缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的。缓存行是2的整数幂个连续字节,一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节。当多线程修改互相独立的变量时,如果这些变量共享同一个缓存行,就会无意中影响彼此的性能,这就是伪共享。缓存行上的写竞争是运行在SMP系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素。有人将伪共享描述成无声的性能杀手,因为从代码中很难看清楚是否会出现伪共享。
为了让可伸缩性与线程数呈线性关系,就必须确保不会有两个线程往同一个变量或缓存行中写。两个线程写同一个变量可以在代码中发现。为了确定互相独立的变量是否共享了同一个缓存行,就需要了解内存布局,或找个工具告诉我们。Intel VTune就是这样一个分析工具。本文中我将解释Java对象的内存布局以及我们该如何填充缓存行以避免伪共享。
图 1. |
图1说明了伪共享的问题。在核心1上运行的线程想更新变量X,同时核心2上的线程想要更新变量Y。不幸的是,这两个变量在同一个缓存行中。每个线程都要去竞争缓存行的所有权来更新变量。如果核心1获得了所有权,缓存子系统将会使核心2中对应的缓存行失效。当核心2获得了所有权然后执行更新操作,核心1就要使自己对应的缓存行失效。这会来来回回的经过L3缓存,大大影响了性能。如果互相竞争的核心位于不同的插槽,就要额外横跨插槽连接,问题可能更加严重。
Java内存布局(Java Memory Layout)
对于HotSpot JVM,所有对象都有两个字长的对象头。第一个字是由24位哈希码和8位标志位(如锁的状态或作为锁对象)组成的Mark Word。第二个字是对象所属类的引用。如果是数组对象还需要一个额外的字来存储数组的长度。每个对象的起始地址都对齐于8字节以提高性能。因此当封装对象的时候为了高效率,对象字段声明的顺序会被重排序成下列基于字节大小的顺序:
- doubles (8) 和 longs (8)
- ints (4) 和 floats (4)
- shorts (2) 和 chars (2)
- booleans (1) 和 bytes (1)
- references (4/8)
- <子类字段重复上述顺序>
(译注:更多HotSpot虚拟机对象结构相关内容:)
了解这些之后就可以在任意字段间用7个long来填充缓存行。在Disruptor里我们对RingBuffer的cursor和BatchEventProcessor的序列进行了缓存行填充。
为了展示其性能影响,我们启动几个线程,每个都更新它自己独立的计数器。计数器是volatile long类型的,所以其它线程能看到它们的进展。
01 public final class FalseSharing
02 implements Runnable
03 {
04 public final static int NUM_THREADS = 4; // change
05 public final static long ITERATIONS = 500L * 1000L * 1000L;
06 private final int arrayIndex;
07
08 private static VolatileLong[] longs = new VolatileLong[NUM_THREADS];
09 static
10 {
11 for (int i = 0; i < longs.length; i++)
12 {
13 longs[i] = new VolatileLong();
14 }
15 }
16
17 public FalseSharing(final int arrayIndex)
18 {
19 this.arrayIndex = arrayIndex;
20 }
21
22 public static void main(final String[] args) throws Exception
23 {
24 final long start = System.nanoTime();
25 runTest();
26 System.out.println("duration = " + (System.nanoTime() - start));
27 }
28
29 private static void runTest() throws InterruptedException
30 {
31 Thread[] threads = new Thread[NUM_THREADS];
32
33 for (int i = 0; i < threads.length; i++)
34 {
35 threads[i] = new Thread(new FalseSharing(i));
36 }
37
38 for (Thread t : threads)
39 {
40 t.start();
41 }
42
43 for (Thread t : threads)
44 {
45 t.join();
46 }
47 }
48
49 public void run()
50 {
51 long i = ITERATIONS + 1;
52 while (0 != --i)
53 {
54 longs[arrayIndex].value = i;
55 }
56 }
57
58 public final static class VolatileLong
59 {
60 public volatile long value = 0L;
61 public long p1, p2, p3, p4, p5, p6; // comment out
62 }
63
————————————————
结果(Results)
运行上面的代码,增加线程数以及添加/移除缓存行的填充,下面的图2描述了我得到的结果。这是在我4核Nehalem上测得的运行时间。
图 2. |
从不断上升的测试所需时间中能够明显看出伪共享的影响。没有缓存行竞争时,我们几近达到了随着线程数的线性扩展。
这并不是个完美的测试,因为我们不能确定这些VolatileLong会布局在内存的什么位置。它们是独立的对象。但是经验告诉我们同一时间分配的对象趋向集中于一块。
所以你也看到了,伪共享可能是无声的性能杀手。
标签:Disruptor,缓存,long,final,剖析,线程,static,共享,public From: https://blog.51cto.com/u_2650279/6964787